随笔分类 - Deep Learning
摘要：因为最近在研究生成对抗网络GAN，在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句，查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制。 举个例子：当我们研究生成对抗网络GAN的时候
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摘要：上面方法中常用的是前两个参数： 第一个参数 x：指输入； 第二个参数 keep_prob: 设置神经元被选中的概率,在初始化时，keep_prob是一个占位符，keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)。tensorflow在run时设置keep_prob具体的值，
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摘要：1. 生成tensor 2. 生成序列 3. 生成随机分布 注：tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正态分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正态分布的函数，就是说
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摘要：1. Placeholders placeholders，顾名思义，就是占位的意思，举个例子：我们定义了一个关于x，y的函数 f(x,y)=2x+y，但是我们并不知道x，y的值，那么x，y就是等待确定的值输入的placeholders。 我们如下定义一个placeholders： 一个简单的实例如下
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摘要：InteractiveSession 大家有时候在阅读代码时会看见InteractiveSession而不是熟悉的Session，这是什么东东呢？ 其实，它们只有一点不同。。。。。 InteractiveSession是默认的session，这就意味着你可以在不声明session的条件下直接使用ru
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摘要：0. 小试牛刀 首先，激活tensorflow环境（ source activate tensorflow ），随后在ipython里： 创建常量格式如下： 例1： 输出： 例2： 输出： 拓展：http://web.stanford.edu/class/cs20si/lectures/notes_
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摘要：1. 准备好Anaconda环境 具体参见：http://blog.csdn.net/zhdgk19871218/article/details/46502637 方法一: 通用方法, 不推荐（如果需要配置多个TensorFlow环境，会导致版本冲突）! 2. pip安装TensorFlow 强烈推
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摘要：前面，我们提到了监督学习，在机器学习中，与之对应的是非监督学习。无监督学习的问题是，在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。这区别于监督学习和强化学习无监督学习。 无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学
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摘要：监督学习是指：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。 我们来看一个例子：预测房价（注：本文例子取自业界大牛吴恩达老师的机器学习课程） 如下图所示：横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。那基于这组数据，假如你有一个朋友，他有一套 750 平方英尺房
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